000465384 001__ 465384 000465384 005__ 20220422221734.0 000465384 0247_ $$2URN$$aurn:nbn:de:hbz:82-opus-52527 000465384 0247_ $$2HSB$$a1999910016855 000465384 0247_ $$2OPUS$$a5252 000465384 0247_ $$2Laufende Nummer$$a34293 000465384 037__ $$aRWTH-CONV-145420 000465384 041__ $$aEnglish 000465384 082__ $$a550 000465384 1001_ $$0P:(DE-82)202405$$aNeumann, Mareike$$b0$$eAuthor 000465384 245__ $$aEnhanced thermal load in urban areas through climate change using the example of Aachen (Germany)$$cvorgelegt von Mareike Neumann$$honline, print 000465384 246_3 $$aThermische Belastung in Stadtgebieten im Zuge des Klimawandels am Beispiel der Stadt Aachen (Deutschland)$$yGerman 000465384 260__ $$aAachen$$bPublikationsserver der RWTH Aachen University$$c2014 000465384 300__ $$aXIV, 154 S. : Ill., graph. Darst., Kt. 000465384 3367_ $$0PUB:(DE-HGF)11$$2PUB:(DE-HGF)$$aDissertation / PhD Thesis$$bphd$$mphd 000465384 3367_ $$02$$2EndNote$$aThesis 000465384 3367_ $$2DRIVER$$adoctoralThesis 000465384 3367_ $$2BibTeX$$aPHDTHESIS 000465384 3367_ $$2DataCite$$aOutput Types/Dissertation 000465384 3367_ $$2ORCID$$aDISSERTATION 000465384 502__ $$aAachen, Techn. Hochsch., Diss., 2014$$gFak05$$o2014-10-16 000465384 520__ $$aThis study addresses the air temperature distribution within the city of Aachen to identify those areas where high levels of thermal load are likely to be observed. Therefore, a mobile measurement network is set up. The observations are used to model air temperature patterns for the whole city area by a statistical regression approach. Significant correlations are determined between air temperature and terrain height, building density, surface sealing, forest and green spaces. The analysis for the months May-September shows that the UHI is most pronounced in industrial areas with a high degree of surface sealing during daytime while the inner-city residential quarters with a dense building structure show the highest thermal load during the evening. The spatial structure of the modeled temperature distribution is in accordance with the spatial structure of the surface radiant temperatures from a thermal image over wide areas of Aachen supporting the idea that surface temperature airborne data also deliver useful information regarding patterns of air temperature. A multi-model ensemble of regional climate projections (A1B scenario; REMO, COSMO-CLM, WETTREG and STARII) is used to estimate the climate change signal in terms of temperature and precipitation for the summer months June, July and August until the end of the current century. Since the combination of heat and high moisture content in the ambient air is assumed to adversely affect human health, the equivalent temperature is employed as an indicator for heat stress. It is applied to identify heat waves. Based on the median realizations of the model runs, further warming of 3-4 K and an increase in variance may provoke heat waves that are likely to last longer and occur more often in future whereas their intensity has not been found to change significantly. An increasing number of heat waves is concurrent with a decreasing amount of rainfall in the summer months until 2100. Analog to heat wave events dry periods are expected to occur more often and to last longer compared to the period of 1971–2000 which may cause failure of crops and an increasing demand of irrigation water. Mixed and meridional circulation types can be ascertained to the heat waves identified for the period of 1971 to 2000. Weather types with a high pressure center over Central Europe and eastern weather types bringing warm and dry air to Europe are likely to increase at the expense of westerly weather types. The finding indicates an amplification of heat load in future due to the variability of weather types with global climate change.$$leng 000465384 5203_ $$aVorliegende Arbeit befasst sich mit den Temperaturmustern innerhalb der Stadt Aachen und der Identifizierung potenziell thermisch belasteter Gebiete. Temperaturmessungen, die bei mobilen Messkampagnen erhoben wurden, dienen als Eingangsparameter für ein statistisches Regressionsmodell mittels dessen die Temperaturverteilung in der Stadt Aachen simuliert wird. Signifikante Korrelationen ergeben sich zwischen Lufttemperatur und der Geländehöhe, Gebäudedichte, dem Versiegelungsgrad, und den Wald- und Grünflächenanteilen. Die Analyse für die Monate Mai-September zeigt, dass Industriegebiete mit einem hohen Versiegelungsgrad die höchsten Temperaturen am Tag aufweisen, während dicht bebaute Gebiete in der Innenstadt vor allem abends und nachts hohe Lufttemperaturen begünstigen. Der Vergleich mit Oberflächenstrahlungstemperaturen zeigt eine gute Übereinstimmung der räumlichen Temperaturmuster in weiten Teilen des Stadtgebietes. Daraus lässt sich schließen, dass Oberflächentemperaturen sehr wohl wertvolle Informationen hinsichtlich der Lufttemperatur liefern, auch wenn sie in bestimmten Fällen stark voneinander abweichen können. Ein Multi-Modellensemble regionaler Klimaprojektionen (A1B-Szenario; REMO, COSMO-CLM, WETTREG, STARII) für die Sommermonate Juni, Juli und August wird ausgewertet, um ein mögliches Klimawandelsignal für die meteorologischen Größen Temperatur und Niederschlag bis Ende des Jahrhunderts ausfindig zu machen. Der gesundheitlichen Relevanz hoher Temperaturen in Verbindung mit hoher Luftfeuchtigkeit wird dabei durch die Anwendung der Äquivalenttemperatur als Indikator für Hitzebelastung und zur Identifizierung von Hitzewellen Rechnung getragen. Basierend auf den Medianrealisationen der Modellläufe wird von einer Temperaturzunahme um 3-4 K -einhergehend mit einer stärkeren Streuung der Temperaturen- ausgegangen, was zu häufigeren und länger andauernden Hitzewellen führt. Eine Veränderung bezüglich der Hitzewellen-Intensität konnte nicht festgestellt werden. Abnehmende sommer-liche Niederschläge und ein vermehrtes und längeres Auftreten von Trockenperioden können zudem zu Ernteeinbußen und zunehmendem Bedarf an künstlicher Bewässerung führen. Die Hitzewellen, die zwischen 1971 und 2000 identifiziert wurden, traten bei gemischten und meridionalen Zirkulationstypen auf. Die Modelldaten geben Hinweise darauf, dass in Zukunft diese Wetterlagen mit einem Hoch über Mitteleuropa und Ostwetterlagen auf Kosten zonaler Zirkulationsmuster zunehmen, was ein weiteres Indiz für vermehrte Hitzebelastung in der Zukunft ist.$$lger 000465384 591__ $$aGermany 000465384 650_7 $$2SWD$$aKlimaänderung 000465384 650_7 $$2SWD$$aStadtklima 000465384 650_7 $$2SWD$$aHitzebelastung 000465384 653_7 $$aGeowissenschaften 000465384 653_7 $$2eng$$athermal load 000465384 653_7 $$2eng$$aclimate change 000465384 653_7 $$2eng$$aurban climate 000465384 7001_ $$0P:(DE-82)000461$$aSchneider, Christoph$$b1$$eThesis advisor 000465384 8564_ $$uhttps://publications.rwth-aachen.de/record/465384/files/5252.pdf 000465384 909CO $$ooai:publications.rwth-aachen.de:465384$$pVDB$$pdriver$$purn$$popen_access$$popenaire$$pdnbdelivery 000465384 915__ $$0StatID:(DE-HGF)0510$$2StatID$$aOpenAccess 000465384 9201_ $$0I:(DE-82)530000_20140620$$k530000$$lFachgruppe für Geowissenschaften und Geographie$$x0 000465384 9201_ $$0I:(DE-82)551520_20140620$$k551520$$lLehr- und Forschungsgebiet Physische Geographie und Klimatologie$$x1 000465384 961__ $$c2015-04-07$$x2015-04-02$$z2012-02-20 000465384 970__ $$aHT018503742 000465384 980__ $$aphd 000465384 980__ $$aI:(DE-82)530000_20140620 000465384 980__ $$aI:(DE-82)551520_20140620 000465384 980__ $$aVDB 000465384 980__ $$aUNRESTRICTED 000465384 980__ $$aConvertedRecord 000465384 9801_ $$aFullTexts